# Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = True if classify: # modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize # modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./weights/Final_LPRNet_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()
时间: 2023-06-24 16:09:23 浏览: 202
pso.zip_Economic load_lambda iteration_linear system_pso Optimal
这段代码的作用是加载模型并进行推理。首先使用`attempt_load()`函数加载FP32模型,并检查输入图片的大小。如果`half`参数为True,则将模型转换为FP16精度。接下来,判断是否需要进行第二阶段的分类操作。如果需要,就加载一个现有的分类器或者创建一个新的分类器。在这个例子中,创建了一个名为`modelc`的LPRNet模型,并加载了预训练的权重。最后,将`modelc`模型转移到设备上,并设置为评估模式。
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